机器学习简介

围绕数据、模型、优化与泛化，建立从经典方法到深度学习的知识框架。

本分类共 3 个章节、12 个知识点。展开左侧章节，或从下方目录选择一篇文章开始阅读。

学习路线

先掌握数据划分、损失函数和评价指标，建立一个简单基线；再学习优化方法与深度网络。所有调参都在训练集与验证集上完成，最终测试集用于独立评估。